import numpy as np  
import time  
import graph_common

# 假设MT9V03X_CSI_H和MT9V03X_CSI_W是预定义的图像高度和宽度
MT9V03X_CSI_W = 188  # 替换为实际值    
MT9V03X_CSI_H = 120  # 替换为实际值  


# 假设的串行通信函数，你需要根据实际情况实现它  
def uart_send(data):  
    # 这里应该是Python中用于串行通信的代码，例如使用pySerial库  
    pass  
# 假设我们有一个指向数据的指针p（在Python中可能是一个NumPy数组）  
# p = np.array(...)  # 这里应该是你的数据，以一维NumPy数组的形式  
# 调用FindBoundary函数  
# tempx, tempy = FindBoundary(p)

# 模拟C语言中的systick_delay_ms函数  
def systick_delay_ms(milliseconds):  
    time.sleep(milliseconds / 1000.0)  

# Python版本的FindConnection函数  
def FindConnection(p, x, y, tempx, tempy):  
    # 定义方向数组  
    directions = np.array([[0, -1], [1, -1], [1, 0], [1, 1], [0, 1], [-1, 1], [-1, 0], [-1, -1]])  
    # 初始化输出数组和边界坐标  
    output = np.zeros_like(p, dtype=np.uint8)  
    tempx[0], tempy[0] = x, y  
    tempx[1], tempy[1] = x, y  
    # 初始化变量  
    flag = True  
    destination = 1  
    k = 0  
    while flag:  
        systick_delay_ms(100)  
        if k == 1:  
            destination -= 1  
        k = 0  
            
        j = (destination - 1) % 8  
        while True:  
            k += 1  
            if j == (4 + destination) % 8:  
                j = (j + 1) % 8  
                continue  
            new_x, new_y = x + directions[j, 0], y + directions[j, 1]  
            # 检查新坐标是否在图像范围内  
            if 0 <= new_x < MT9V03X_CSI_W and 0 <= new_y < MT9V03X_CSI_H:  
                # 检查是否连接到白色像素（假设白色为1）  
                if p[new_y, new_x] == 1:  
                    if output[new_y, new_x] == 0:  
                        x, y = new_x, new_y  
                        destination = j  
                        flag = True  
                        tempx[0] = min(tempx[0], x)  
                        tempx[1] = max(tempx[1], x)  
                        tempy[0] = min(tempy[0], y)  
                        tempy[1] = max(tempy[1], y)  
                        output[new_y, new_x] = 1  
                        break  
                    else:  
                        # 如果找到之前访问过的位置，说明找到了闭合的圈  
                        flag = False  
                        break  
            # 如果没有找到连接点，继续搜索下一个方向  
            flag = False  
            j = (j + 1) % 8  
            # 如果回到起始方向仍未找到连接点，跳出内层循环  
            if j == (destination - 1) % 8:  
                break  
    # 返回是否成功找到闭合圈（在C语言中通过返回值表示）  
    return 1 if flag else 0  
# 假设p是一个二维NumPy数组，表示图像数据  
# x, y是起始点的坐标  
# tempx, tempy是存储边界点坐标的列表  
# p = np.array(...)  # 这里应该是你的图像数据  
# x,





# 改写后的FindBoundary函数  
def FindBoundary(p):  
    # 将一维数组转换为二维数组，便于处理  
    image = np.reshape(p, (MT9V03X_CSI_H, MT9V03X_CSI_W))  
    output = np.zeros_like(image, dtype=np.uint8)  
    tempx = []  
    tempy = []  
    for y in range(MT9V03X_CSI_H):  
        for x in range(MT9V03X_CSI_W):  
            if image[y, x] == 0:  # 如果是黑色（0值），则继续  
                continue  
            else:  
                # 调用FindConnection找到边界点  
                boundary_x, boundary_y = FindConnection(image, (x, y))  
                tempx.append(boundary_x)  
                tempy.append(boundary_y)  
                # 假设我们想要通过串行端口发送当前的边界点数量  
                uart_send(str(len(tempx) - 1))  # 发送边界点索引（从0开始计数）  
    # 在Python中，我们不需要返回output，因为通常我们会直接操作image或返回tempx和tempy  
    return tempx, tempy  



def SelectArea(p):  
    # 假设AreaMax和AreaMin是预先定义好的变量  
    AreaMax = 1000  # 假设最大面积是1000  
    AreaMin = 100   # 假设最小面积是100  
    # 调用FindBoundary函数获取边界坐标  
    boundaries = FindBoundary(p)  
    # 初始化finalx和finaly列表来存储选定的区域坐标  
    final_coordinates = []  
    # 遍历边界坐标对  
    for i in range(0, len(boundaries), 2):  
        x1, y1 = boundaries[i]  
        x2, y2 = boundaries[i + 1]  
        # 检查区域面积是否在范围内  
        area = abs(x2 - x1) * abs(y2 - y1)  
        if area < AreaMax and area > AreaMin and x1 != 0:  # 假设x1为0时不考虑该区域  
            final_coordinates.extend([(x1, y1), (x2, y2)])  
    # 假设这里有一个函数用于串行通信，发送数据  
    # 发送选定的区域坐标  
    for x, y in final_coordinates:  
        uart_send(f"{x},{y}\n")  # 假设发送的格式是"x,y\n"  
    # 在Python中，我们通常不需要返回p，因为Python是动态类型的，并且变量是按引用传递的  
    # 如果需要返回某些结果，可以返回final_coordinates  
    return final_coordinates  
# 假设我们有一个指向数据的指针p（在Python中可能是一个列表或数组）  
# p = ...  # 这里应该是你的数据  
# 调用SelectArea函数  
# selected_areas = SelectArea(p)